回帰分析のp値とt値とは｜簡単にわかりやすく解説

監修者プロフィール

森下浩志

日本最大級のAI情報プラットフォーム「romptn ai」編集長。著書に「0からはじめるStable Diffusion」「0からはじめるStable Diffusion モデル・拡張機能集編」など、AmazonベストセラーのAI関連書籍を多数執筆。AIにおける情報の非対称性を解消するための社内研修や出張講義も行う。

回帰分析とは

回帰分析は、変数間の関係性を数学的にモデル化する手法です。特に、一つの目的変数と一つ以上の説明変数との関係を明らかにするために使用されます。この分析を行うことで、データの背後にあるパターンやトレンドを理解することができます。また、未来の予測や、ある変数が他の変数にどれだけ影響を与えるかなどの情報も得られます。

p値とは

p値の基本

p値は、統計的仮説検定において、帰無仮説が真であるとした場合に、実際のデータと同じかそれ以上の極端なデータが得られる確率を示します。このp値が示す確率は、データが偶然の結果である確率を意味します。

p値の解釈

p値が0.05以下の場合、帰無仮説を棄却し、対立仮説を採択するのが一般的です。したがって、p値が低いほど、その結果が偶然によるものではないと判断されます。

t値とは

t値の概要

t値は、サンプルの平均値が母集団の平均値とどれだけ異なるかを示す統計量です。このt値を用いて、サンプルが母集団からどれだけ異なるかを統計的に判断することができます。

t値の計算

t値の計算には、サンプルの平均値、母集団の平均値、サンプルの標準偏差、サンプルサイズが必要です。特に、t検定などの統計的検定において重要な役割を果たします。

回帰分析の実行ツール

回帰分析を実行するためのツールは多数存在します。エクセルやPythonは、その中でも特に人気のあるツールです。これらのツールを使用することで、データの分析や可視化が簡単に行えます。特にPythonは、データサイエンスの分野で広く使用されています。

まとめ

回帰分析は、変数間の関係性を明らかにする数学的手法であり、データの背後にあるトレンドやパターンを理解するのに役立ちます。p値は統計的仮説検定の中で重要な役割を果たし、データが偶然の結果である確率を示す指標として使用されます。t値はサンプルと母集団の平均値の差を示す統計量で、t検定などの統計的検定において中心的な役割を果たします。また、回帰分析や統計学には多くの関連用語が存在し、それらの理解はデータ分析の幅を広げることに繋がります。回帰分析の実行には、エクセルやPythonなどのツールが利用され、これらのツールはデータ分析や可視化を容易に行うための強力なサポートを提供します。